论文学习笔记04（Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align and Translate）

Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align and Translate 解决的问题（Motivation） 传统的Encoder-Decoder模型必须由Encoder把源句编码为一个固定长度的vector，对于提高模型的性能是一个瓶颈。 由于Encoder需要能够把源句表示的所有信息包含在转化的vector中，所以难以处理很长的

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